دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بومی‌سازی شده با ابزارهای LM Studio و LiteLLM همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بومی‌سازی شده با ابزارهای LM Studio و LiteLLM

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و پردازش متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 3. بررسی مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی متن‌باز
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 5. معرفی ابزار LM Studio برای مدیریت مدل‌های محلی
• 6. نحوه جستجو و انتخاب مدل‌های بهینه از مخازن معتبر
• 7. کار با رابط کاربری LM Studio برای اجرای مدل‌ها
• 8. تنظیمات سخت‌افزاری و بهینه‌سازی منابع سیستم برای اجرای مدل
• 9. آشنایی با فرمت‌های فایل مدل مانند GGUF و نقش آن‌ها در اجرا
• 10. مدیریت حافظه و استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی
• 11. مفهوم کوانتایزیشن و تأثیر آن بر دقت و سرعت مدل
• 12. نحوه بارگذاری مدل‌های بومی‌سازی شده در محیط محلی
• 13. معرفی LiteLLM به عنوان لایه واسط برای تعامل با مدل‌ها
• 14. نصب و پیکربندی اولیه LiteLLM در محیط‌های مختلف
• 15. اتصال ابزارهای مختلف به LiteLLM از طریق رابط استاندارد
• 16. تفاوت‌های مدل‌های متن‌باز با مدل‌های تجاری بسته
• 17. روش‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی مدل
• 18. تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی برای متون تخصصی فارسی
• 19. مدیریت تاریخچه گفتگو و تنظیمات Context Window
• 20. استفاده از سیستم‌های RAG برای ارتقای دانش مدل
• 21. آماده‌سازی پایگاه داده‌های برداری برای بازیابی اطلاعات
• 22. یکپارچه‌سازی اسناد فارسی در سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 23. تنظیمات پارامترهای کنترل تولید متن مانند دما و Top-P
• 24. روش‌های ارزیابی خروجی مدل‌ها بر اساس استانداردهای بومی
• 25. رفع خطاهای رایج در اجرای مدل‌های زبانی بزرگ
• 26. استفاده از APIهای محلی برای توسعه برنامه‌های کاربردی
• 27. پیاده‌سازی چت‌بات‌های تخصصی با ابزارهای معرفی شده
• 28. امنیت در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی و حفاظت از داده‌ها
• 29. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 30. کاربردهای مدل‌های زبانی در تحلیل متون و پردازش زبان فارسی
• 31. استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی برای تولید محتوای آموزشی ساختارمند
• 32. اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به سرویس‌های نرم‌افزاری داخلی
• 33. مدیریت مدل‌های چندگانه در محیط‌های عملیاتی
• 34. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی در مدل‌های محلی
• 35. بررسی چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های جهانی
• 36. روش‌های پیش‌پردازش متون فارسی برای بهبود عملکرد مدل
• 37. توسعه ابزارهای کاربردی با استفاده از LiteLLM و مدل‌های متنی
• 38. تست و عیب‌یابی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط توسعه
• 39. مستندسازی پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 40. چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی بومی‌سازی شده در ایران